基于GIS與RUSLE的榆林市土壤侵蝕空間分布研究

李 奎，岳大鵬，劉 鵬，易 浪

（陜西師范大學(xué) 旅游與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安710062）

土壤侵蝕是導(dǎo)致土地資源和土壤質(zhì)量退化，威脅生態(tài)安全的主要因素之一，土壤侵蝕不僅影響侵蝕區(qū)的土地利用變化，同樣對(duì)侵蝕區(qū)外的相關(guān)區(qū)域產(chǎn)生重要影響［1－3］。眾多研究［4］表明，土壤 侵蝕是 自然和 人為因素共同作用的結(jié)果，并且在較短的時(shí)期內(nèi)，人類活動(dòng)對(duì)區(qū)域土壤侵蝕起著重要的作用。在黃土高原地區(qū)，土壤侵蝕的危害尤為明顯［5］，該地區(qū)是我國(guó)典型的水土流失區(qū)和生態(tài)脆弱區(qū)，水土流失的治理研究一直受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。近10a來(lái)地處于黃土高原北部的榆林市土地利用狀況發(fā)生了巨大的變化。通過(guò)選取榆林市進(jìn)行土壤侵蝕對(duì)該區(qū)土地利用變化的響應(yīng)研究，對(duì)于區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)的調(diào)整過(guò)程中水土保持的理論探索和實(shí)踐具有一定的指導(dǎo)意義。與傳統(tǒng)的土壤侵蝕調(diào)查方法相比，利用3S技術(shù)進(jìn)行各類地理信息的搜集與分析，以及進(jìn)行地理過(guò)程的模擬，在很大程度上降低了工作量，提高了工作效率，并且提高了準(zhǔn)確性和科學(xué)性。美國(guó)通用水土流失方程（RUSLE）的成功應(yīng)用為3S技術(shù)進(jìn)行土壤流失估算提供了可行的思路［6－7］。該方程是通過(guò)大量的土壤侵蝕試驗(yàn)和定量觀測(cè)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上不斷完善而形成的經(jīng)驗(yàn)坡面土壤侵蝕預(yù)報(bào)模型，許多學(xué)者應(yīng)用該模型對(duì)土壤侵蝕做了大量的研究［7－21］。本研究在3S技術(shù)的支持下，利用RUSLE模型對(duì)黃土高原北部的榆林市進(jìn)行土壤侵蝕強(qiáng)度的定量研究分析，探討區(qū)域土壤侵蝕的總體變化趨勢(shì)和空間分布規(guī)律，為榆林市水土流失治理提供有效的依據(jù)，同時(shí)針對(duì)性的提出了水土流失的控制措施。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

榆林市位于陜西省的最北部，屬于干旱半干旱地區(qū)，介于東經(jīng)107°28′—111°15′，北緯36°57′—39°34′之間，總土地面積為43 578km2，占陜西省土地總面積的21.17%。地貌大致可分為3類：風(fēng)沙草灘區(qū)、黃土丘陵溝壑區(qū)和梁狀低山丘陵區(qū)。大體上以長(zhǎng)城為界，北部為大漠風(fēng)沙草灘區(qū)，南部為黃土高原丘陵溝壑區(qū)，西南部為梁狀低山丘陵區(qū)。氣候?qū)儆谂瘻貛Ш蜏貛О敫珊荡箨懶约撅L(fēng)氣候，年平均氣溫約為10℃，自南向北、自東向西逐漸的降低，年平均降水量在400mm左右，降水由東南向西北逐漸遞減，年內(nèi)分布極其不均勻，降雨主要集中在7—9月份。榆林市礦產(chǎn)資源十分豐富，是我國(guó)煤炭、石油、天然氣以及巖鹽等資源的高度富集區(qū)域，是我國(guó)21世紀(jì)重點(diǎn)開(kāi)發(fā)的能源基地。榆林市轄1區(qū)11縣222個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，總?cè)丝跒?53.41萬(wàn)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

土壤類型數(shù)據(jù)和土地類型數(shù)據(jù)均來(lái)自于中國(guó)科學(xué)院西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心1∶100萬(wàn)土壤數(shù)據(jù)集，其中土壤類型數(shù)據(jù)的分類由南京土壤研究所完成［8］。NDVI數(shù)據(jù)采用SPOT VEGETAION數(shù)據(jù)集的旬值數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)自于比利時(shí)的弗萊芒技術(shù)研究所（Flemish Institute for Technological Research，Vito）VEGETATION影像處理中心（Vegetation Processing Centre，CTⅣ）負(fù)責(zé)預(yù)處理成的逐日1km全球數(shù)據(jù)，其中預(yù)處理包括大氣校正、幾何校正和輻射校正，生產(chǎn)10d最大化合成的NDVI數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象局氣候數(shù)據(jù)共享網(wǎng)，選取2001和2010年榆林市及周邊完整且均勻分布的9個(gè)氣象站點(diǎn)的旬值降水量數(shù)據(jù)，DEM數(shù)據(jù)選取自中國(guó)科學(xué)院國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)ASTER GDEM30m分辨率產(chǎn)品。其他相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于相關(guān)年份的《榆林市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.3 研究方法

采用目前廣泛應(yīng)用的改進(jìn)通用土壤流失方程（revised universal soil loss equation，RUSLE）來(lái)計(jì)算，該模型是建立在土壤侵蝕理論和大量實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)之上，其計(jì)算公式為［6－7，20－21］：

式中：A——單位時(shí)間和面積上的土壤侵蝕量〔t／（hm2·a）〕；f——單位轉(zhuǎn)換系數(shù)（224.2）；R——降雨及徑流因子〔MJ·mm／（hm2·h·a）〕；K——土壤侵蝕性因子〔t·h／（MJ·mm）〕；L——坡長(zhǎng)因子；S——坡度因子；C——地表植被覆蓋因子；P——土壤保持措施因子。各因子統(tǒng)一為1km×1km大小的柵格單元，利用ArcGIS的空間分析功能計(jì)算并分析。

1.3.1 降雨侵蝕力因子R 降雨及徑流因子R指由降水引起的潛在侵蝕能力，它是導(dǎo)致土壤流失最為重要的因子，國(guó)內(nèi)外眾多研究學(xué)者提出了關(guān)于R值的簡(jiǎn)易計(jì)算公式［9］。本研究采用比較適合黃土高原地區(qū)且較廣泛應(yīng)用的Wischmeier等提出的經(jīng)驗(yàn)公式［10］：

式中：Pi——第i個(gè)月的降水量（mm）；P——年降水量（mm）。根據(jù)2001和2010年榆林市及周邊完整且均勻分布的9個(gè)氣象站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)，利用普通克里格插值的方法對(duì)站點(diǎn)的月降雨量進(jìn)行空間插值，將所生成的月降雨量柵格圖進(jìn)行投影的轉(zhuǎn)換，然后運(yùn)用上面的公式計(jì)算出2001和2010年榆林市的年降雨侵蝕力柵格圖。

1.3.2 土壤可侵蝕因子K 土壤侵蝕的主要對(duì)象指的是土壤本身及其母質(zhì)，它們是土壤侵蝕發(fā)生的主體。土壤可侵蝕性因子是用于反映土壤侵蝕性的敏感程度，或土壤被降雨侵蝕力分離、流水沖刷和搬運(yùn)難易的程度。針對(duì)不同的研究區(qū)域，許多學(xué)者對(duì)土壤可侵蝕性因子的計(jì)算做了大量的研究，得到了許多有關(guān)K值的計(jì)算方法。這里采用Willams和Arnold建立的侵蝕／生產(chǎn)力影響模型EPIC（erosion-productivity impact calculator）公式來(lái)計(jì)算土壤可蝕性［11］。該方法的土壤理化性質(zhì)測(cè)定方法具有成熟方便、成本低、土壤可蝕性穩(wěn)定的特點(diǎn)。EPIC公式為：

式中：K——土壤可侵蝕性因子〔t·hm2·h／（MJ·hm2·mm）〕；SAN，SIL，CLA和C——砂粒、粉粒、黏粒和有機(jī)碳含量（%）；SN1＝1－SAN／100。

1.3.3 坡度坡長(zhǎng)因子（LS） 坡度和坡長(zhǎng)因子LS也稱為地形因子，是反映地形地貌特征對(duì)土壤侵蝕的作用。在RUSLE模型中LS因子的獲得相對(duì)比較復(fù)雜，雖然 Wisehmeier等［12］，Meeool等［13］結(jié)合 GIS分別提出了計(jì)算LS因子的方法，但是都并不太適用于地形支離破碎、溝壑縱橫的黃土高原地區(qū)，江忠善等［14］通過(guò)選取坡長(zhǎng)為20m，寬為5m，坡度為10°的坡面作為標(biāo)準(zhǔn)樣區(qū)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)美式的算法做了一定的修改，從而得出適合計(jì)算黃土高原LS因子的簡(jiǎn)單算式：

式中：λ——坡長(zhǎng)；α——DEM提取的坡度值。

1.3.4 地表植被覆蓋因子C 植被具有截留降雨、減緩地表的徑流、保持水土等重要的生態(tài)功能，同時(shí)植物的根系對(duì)抑制土壤的侵蝕起到相當(dāng)重要的作用。地表植被覆蓋因子指在其他同等條件下，某一特定的作物或植被覆蓋的土壤流失量與裸土之間土壤流失量的比值，它反映了植被或作物對(duì)土壤流失量的影響，其值在0～1之間［15］。由于C值與植被覆蓋度具有良好的相關(guān)性。因此，本文利用NDVI的最大值來(lái)計(jì)算出榆林市的植被覆蓋度，根據(jù)蔡崇法等［16］建立的植被覆蓋度與C值的關(guān)系得出C值。其計(jì)算公式為：

式中：fc——植被覆蓋度（%）；C——地表植被覆蓋因子；NDVI——?dú)w一化植被指數(shù)；NDVImin，NDVImax——研究區(qū)域內(nèi)NDVI的最小值和最大值。根據(jù)公式，使用ArcGIS 9.3空間分析模塊里的柵格計(jì)算器，編寫上述公式計(jì)算出C值，從而得到2001年和2010年1km×1km的C因子的柵格圖層。

1.3.5 土壤保持措施因子P 土壤保持措施因子P是指采用專門措施后，土壤流失量與采用順坡種植時(shí)土壤流失量的比值。國(guó)內(nèi)學(xué)者根據(jù)區(qū)域特點(diǎn)對(duì)土地的不同利用方式賦P值。參考前人的研究成果［17－19］，針對(duì)不同土地利用類型的P 值進(jìn)行賦值（表1），結(jié)合土地利用圖得到2001和2010年的P值柵格圖。

表1 不同土地利用類型的土壤保持措施因子P值

2 結(jié)果分析

2.1 土壤侵蝕概況及總體變化

根據(jù)中華人民共和國(guó)水利部頒布的《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》，在ArcGIS 9.3的支持下對(duì)2001和2010年兩期的土壤侵蝕模數(shù)進(jìn)行分級(jí)，從而得到榆林市兩個(gè)時(shí)期的土壤侵蝕強(qiáng)度分布圖（附圖1），并分析得到榆林市兩個(gè)時(shí)期各侵蝕強(qiáng)度的面積及分布情況表（表2）。由表2可知，2001年微度侵蝕以上的土壤侵蝕面積為32 526km2，占總面積的74.76%，土壤侵蝕狀況相當(dāng)嚴(yán)峻。其中中度、強(qiáng)度和極強(qiáng)度的侵蝕面積分別占到了總面積的16.97%，10.16%和9.56%，而劇烈侵蝕的面積為2 848km2，占總面積的6.55%。2010年榆林市微度以上的土壤侵蝕面積為30 814km2，相比2001年下降了5.26%。其中劇烈侵蝕面積為5 326km2，占總面積的12.24%，中度、強(qiáng)度和極強(qiáng)度侵蝕面積分別為6 233，4 242和5 188 km2，分別占總面積的14.33%，9.76%和11.93%。由表2可以看出，2001和2010年榆林市的土壤侵蝕類型主要以中度及中度侵蝕以下為主。而2001—2010年，微度、極強(qiáng)度和劇烈的侵蝕面積都有所增長(zhǎng)，其增長(zhǎng)比例分別為15.33%，24.77%和87.01%，特別是劇烈侵蝕面積急劇增長(zhǎng)。而輕度、中度和強(qiáng)度的侵蝕面積有所下降，下降幅度分別為28.36%，15.6%和4.05%。榆林市的土壤侵蝕呈現(xiàn)出中等強(qiáng)度侵蝕面積減少，低強(qiáng)度和高強(qiáng)度侵蝕面積增加的兩極分化狀況。許多地區(qū)土壤侵蝕由中強(qiáng)度向高強(qiáng)度轉(zhuǎn)變，水土流失狀況惡化。自1999年開(kāi)始實(shí)施退耕還林還草工程，榆林市的生態(tài)環(huán)境按理應(yīng)該得到極大的改善，植被覆蓋度的提高有利于水土流失的治理，但榆林市許多區(qū)縣的土壤侵蝕不但沒(méi)有得到有效的控制，相反其土壤侵蝕狀況進(jìn)一步的惡化，其中緣由值得探究。

從各侵蝕強(qiáng)度的面積變化情況來(lái)看，2001—2010年研究區(qū)極強(qiáng)度和劇烈侵蝕的變化幅度最為顯著。極強(qiáng)度侵蝕由2001年的4 158km2增加到2010年的5 188km2，增加了1 030km2，面積凈變化率為24.77%；劇烈侵蝕由2001年的2 848km2增加到2010年的5 326km2，面積猛增了2 478km2，面積凈變化率高達(dá)87.01%。其次是微度侵蝕，面積從2001年的10 983km2增加到2010年的12 667km2，增加了1 984km2，面積凈變化率達(dá)到15.33%，極強(qiáng)度侵蝕類型的增加幅度也比較大；而中度、輕度和強(qiáng)度侵蝕面積相對(duì)于2001年都有所減少，面積分別減少了3 889，1 152和179km2，面積凈變化率分別為－28.36%，－15.6%和－4.05%。

表2 榆林市2001－2010年土壤侵蝕組成總體變化

從總體變化趨勢(shì)來(lái)看，自2001年以來(lái)，輕度、中度和強(qiáng)度的侵蝕狀況的到了改善，而微度、極強(qiáng)度和劇烈侵蝕面積有所增加，特別是劇烈侵蝕的增加最為顯著。說(shuō)明榆林市水土流失的治理初步見(jiàn)到成效，但是局部地區(qū)的水土流失情況更趨嚴(yán)重。

2.2 土壤侵蝕空間變化

從榆林市2個(gè)時(shí)期的土壤侵蝕強(qiáng)度圖（附圖1）來(lái)看，該地區(qū)土壤侵蝕強(qiáng)度的空間分布特征較為明顯，主要表現(xiàn)在西北部和北部土壤侵蝕以微度、輕度和中度侵蝕為主，南部和東南部總體土壤侵蝕強(qiáng)度較高，基本上處于中等強(qiáng)度以上，且極強(qiáng)度和劇烈侵蝕面積分布比例大。這種地區(qū)的空間差異主要來(lái)源于地形的差異，西北部和北部地區(qū)屬于風(fēng)沙草灘區(qū)，地形相對(duì)比較平坦，土壤的潛在侵蝕量較小，而南部和東南部地區(qū)基本屬于黃土高原丘陵溝壑區(qū)，地形崎嶇，土壤的潛在侵蝕量相對(duì)較大。

對(duì)比2001年的土壤侵蝕強(qiáng)度分布圖（附圖1），可以看出該時(shí)期榆林市的土壤侵蝕空間分布在總體上呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性。其中中度及中度以下的土壤侵蝕主要集中分布在榆林市坡度較小、地勢(shì)相對(duì)平緩的地段，榆林市北部和西北部地區(qū)的分布最為顯著，該地區(qū)屬于風(fēng)沙草灘區(qū)，地形相對(duì)比較平坦，土壤的潛在侵蝕量較小，并且輕度和中度侵蝕多圍繞微度侵蝕分布，同時(shí)在小流域的河道周邊也有輕度和中度侵蝕分布；而強(qiáng)度及強(qiáng)度以上的土壤侵蝕主要集中分布在坡度較大、地形起伏大和植被覆蓋度較低的區(qū)域，尤以南部和東南部地區(qū)最為顯著，該地區(qū)屬于黃土高原丘陵溝壑區(qū)和梁狀低山丘陵區(qū)，地形崎嶇，土壤的潛在侵蝕量相對(duì)較大。從2010年的土壤侵蝕強(qiáng)度分布圖（附圖1）可以看出，該時(shí)期的土壤侵蝕類型的空間分布相比2001年有了明顯的變化，主要表現(xiàn)在榆林市的長(zhǎng)城沿線及以北地區(qū)土壤侵蝕情況惡化，侵蝕類型由中度、強(qiáng)度向極強(qiáng)度和劇烈轉(zhuǎn)變，特別是中南部的橫山、靖邊地區(qū)土壤侵蝕惡化情況十分明顯，而東南部的大部分地區(qū)如綏德、米脂縣等，土壤侵蝕情況得到了明顯的改善，土壤嚴(yán)重侵蝕區(qū)大面積減少，土壤侵蝕類型發(fā)生了相反的轉(zhuǎn)變，由極強(qiáng)度、劇烈侵蝕向微度、輕度侵蝕類型轉(zhuǎn)變，生態(tài)環(huán)境有了明顯的好轉(zhuǎn)。究其原因，榆林市開(kāi)始實(shí)施大范圍的退耕還林還草工程之后，該地區(qū)土地利用的方式發(fā)生了巨大的變化，坡耕地大幅度退耕，林地草地面積增加，植被覆蓋度有了明顯的提高，這使得原有的極強(qiáng)度和劇烈的土壤侵蝕開(kāi)始慢慢的向低強(qiáng)度的土壤侵蝕類型轉(zhuǎn)變，但是那些土壤侵蝕惡化的地區(qū)，人為活動(dòng)影響劇烈，在城市發(fā)展建設(shè)過(guò)程中，水土保持的措施不盡完善，管理措施也未到位，因此致使該地區(qū)土壤侵蝕向高強(qiáng)度土壤侵蝕的轉(zhuǎn)變。

綜合分析2001和2010年的土壤侵蝕強(qiáng)度空間分布，可以發(fā)現(xiàn)在土壤條件和降雨條件相同或變化不大的區(qū)域，植被覆蓋度以及人類活動(dòng)的影響是研究區(qū)土壤侵蝕強(qiáng)度變化的主要因素。

榆林市共有12個(gè)區(qū)縣，各區(qū)縣之間土壤類型、植被覆蓋情況、地形條件和土地利用方式都不盡相同，因此不同區(qū)縣之間的土壤侵蝕狀況各異。利用Arc-GIS 9.3的交叉列表功能將榆林市行政區(qū)劃圖和2001年土壤侵蝕強(qiáng)度分類圖，2010年土壤侵蝕強(qiáng)度分類圖進(jìn)行交叉分析，從而得到榆林市各區(qū)縣2個(gè)時(shí)期土壤侵蝕強(qiáng)度分級(jí)面積及比例狀況（表3）。由表3可以看出，2001—2010年榆林市各區(qū)縣的土壤侵蝕變化狀況有著明顯的空間差異，榆林市的府谷、神木、榆陽(yáng)、橫山、靖邊、佳縣和子洲7個(gè)區(qū)縣的土壤侵蝕狀況不斷惡化，這些區(qū)縣中度及中度以下的土壤侵蝕面積比例有所下降，強(qiáng)度及強(qiáng)度以上的土壤侵蝕面積呈現(xiàn)相反的增加趨勢(shì)，特別是極強(qiáng)度和劇烈侵蝕面積上升幅度特別大，這些區(qū)縣的土壤侵蝕類型發(fā)生了由中強(qiáng)度向高強(qiáng)度侵蝕的轉(zhuǎn)化，土壤侵蝕狀況向差的方向發(fā)展。特別是府谷、神木、橫山、子洲和佳縣五縣，極強(qiáng)度和劇烈侵蝕的面積比例猛增，說(shuō)明這些地區(qū)土壤侵蝕日益嚴(yán)重。定邊、米脂、吳堡、綏德和清澗5縣的土壤侵蝕狀況相反得到了明顯的改善，其中微度和輕度侵蝕面積增加，極強(qiáng)度和劇烈侵蝕比例下降，這些區(qū)縣的土壤侵蝕類型有高強(qiáng)度向低強(qiáng)度侵蝕轉(zhuǎn)變，土壤侵蝕狀況不斷好轉(zhuǎn)。特別是米脂、吳堡、綏德和清澗4縣微度侵蝕面積上升比例相當(dāng)大，說(shuō)明這些地區(qū)的生態(tài)環(huán)境較2001年有了根本性的轉(zhuǎn)變，水土流失治理取得巨大的成就。

表3 榆林市各區(qū)縣土壤侵蝕類型分布情況統(tǒng)計(jì)

自1999年以來(lái)，榆林市大力開(kāi)展退耕還林還草工程，開(kāi)展水土保持綜合治理工作，生態(tài)環(huán)境不斷的改善。但是在2001—2010年不同地區(qū)的水土保持效果不盡相同，像府谷、神木、榆陽(yáng)、橫山、靖邊、佳縣和子洲7個(gè)區(qū)縣的土壤侵蝕狀況不但沒(méi)有得到改善，相反呈現(xiàn)惡化的狀況，土壤侵蝕類型向高強(qiáng)度轉(zhuǎn)變，這些區(qū)域的水土流失日益嚴(yán)重，而定邊、米脂、吳堡、綏德和清澗5縣大豆位于黃土高原丘陵溝壑區(qū)和梁狀低山丘陵區(qū)，地形崎嶇，而這些地區(qū)的土壤侵蝕在10a間得到極大的治理，水土流失得到有效的控制，土壤侵蝕由2001年中度及中度以上土壤侵蝕向微度和輕度侵蝕轉(zhuǎn)變，這些地區(qū)的生態(tài)環(huán)境建設(shè)和水土保持工作取得了良好的成效。

不同地區(qū)在相同的背景下，土壤侵蝕治理的結(jié)果不一樣，這與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)建設(shè)，資源能源的大量開(kāi)采造成生態(tài)環(huán)境的破壞不無(wú)關(guān)系，榆林市作為國(guó)家能源基地，大量的能源物資被開(kāi)采開(kāi)發(fā)，在開(kāi)發(fā)過(guò)程中不可避免的造成生態(tài)的破壞，同時(shí)這些地區(qū)屬于生態(tài)脆弱區(qū)，人類活動(dòng)對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的有著強(qiáng)烈的干擾作用，人類活動(dòng)的正影響和負(fù)影響都直接關(guān)系著該地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的好壞。由附圖1可以看出，府谷、神木、榆陽(yáng)、橫山、靖邊、佳縣和子洲7個(gè)區(qū)縣能源開(kāi)發(fā)區(qū)富集，分布著大量的煤炭、石油和天然氣的開(kāi)發(fā)開(kāi)采區(qū)，在能源的開(kāi)采過(guò)程中，不可避免的造成了地被植被和地下水體系統(tǒng)的破壞。植被是控制土壤侵蝕的重要因素之一，植被冠層能夠截留雨水，降低雨水的動(dòng)能，減輕雨滴對(duì)土壤的沖擊，減緩?fù)寥赖那治g，而榆林地區(qū)位于干旱半干旱區(qū)，地下水是植被生長(zhǎng)發(fā)水分條件的主要來(lái)源，而能源開(kāi)發(fā)開(kāi)采過(guò)程中不可避免的對(duì)地下水體造成不同程度的破壞，從而對(duì)植被的生長(zhǎng)起到了的抑制作用，而地表植被覆蓋度越小，土壤侵蝕量和侵蝕強(qiáng)度就更大，因此植被覆蓋度的高低與土壤侵蝕量高度相關(guān)。因此這些地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，建設(shè)用地的大量增加、資源能源的開(kāi)采和土地利用方式的不合理導(dǎo)致該地區(qū)土壤侵蝕狀況惡化。而定邊、米脂、吳堡、綏德和清澗5縣境內(nèi)能源開(kāi)發(fā)開(kāi)采區(qū)面積不大，對(duì)地表植被的破壞程度有限，加之近年來(lái)響應(yīng)政府的生態(tài)環(huán)境建設(shè)的政策，大力開(kāi)展退耕還林還草工程，使生態(tài)環(huán)境大幅度改善，地表植被覆蓋度大幅度提高，使這些地區(qū)的土壤侵蝕得到明顯的改善，水土流失治理成果十分顯著。

3 結(jié)果討論

經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，USLE模型作為經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型具有廣泛的實(shí)用性，但是也存在精度不高和誤差等問(wèn)題，由于黃土丘陵區(qū)地形起伏大，坡度大而坡長(zhǎng)相對(duì)短，對(duì)坡度坡長(zhǎng)因子估算時(shí)時(shí)，其LS因子的值會(huì)相對(duì)比較大，因此采用江忠善等［14］提出的較適合與計(jì)算黃土高原LS因子的簡(jiǎn)單算式，然而在對(duì)黃土丘陵區(qū)土壤侵蝕模擬時(shí)，仍存在其模擬的結(jié)果存在與一般的實(shí)測(cè)值相對(duì)偏大的情況，但是對(duì)研究區(qū)域土壤侵蝕的空間分布趨勢(shì)時(shí)，其模擬的結(jié)果對(duì)該地區(qū)土壤侵蝕空間分析的影響不大，仍能夠較好地分析區(qū)域土壤侵蝕的空間差異，與此同時(shí)，通過(guò)對(duì)比較分析，2001和2010年榆林市土壤侵蝕模擬結(jié)果存在的誤差仍能夠滿足空間分析的要求。同時(shí)在估算土壤侵蝕模數(shù)時(shí)，將USLE模型中相應(yīng)的因子進(jìn)行本地化修正，將會(huì)得到更加精確和實(shí)用的效果。對(duì)于降雨侵蝕力因子，降雨侵蝕力因子在年內(nèi)隨時(shí)間不斷變化的，而R因子普遍使用的Wischmeier經(jīng)驗(yàn)公式，僅能針對(duì)年的尺度，顯然全年的累加值與全年各月的降水分項(xiàng)過(guò)程是存在較大差異的。對(duì)于R因子，應(yīng)該盡量布設(shè)雨量采集站，進(jìn)行準(zhǔn)確地跟蹤記錄，精確計(jì)算降雨的數(shù)據(jù)，來(lái)提高該因子的精度。此外在模型中，水土保持措施因子仍還沒(méi)有統(tǒng)一的計(jì)算方法，這在一定程度上對(duì)模型的計(jì)算精度產(chǎn)生影響。土壤侵蝕強(qiáng)度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)因其制定的具有廣泛的適用性，不能完全反映當(dāng)?shù)赝寥狼治g的強(qiáng)弱和危害，因此有待于根據(jù)研究區(qū)的實(shí)際情況，制定更加符合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況的土壤侵蝕分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

土壤侵蝕是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的現(xiàn)象，它是自然因素和人文因素共同作用的結(jié)果，任何一個(gè)土壤侵蝕估算模型都不是萬(wàn)能的，尤其是定量描述侵蝕程度的模型尤為如此，在不同時(shí)間和區(qū)域范圍之內(nèi)，其侵蝕因素會(huì)存在顯著的差異。USLE模型作為經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型，其得出的土壤侵蝕模數(shù)是一個(gè)模擬值，與實(shí)測(cè)值存在一定的誤差，在實(shí)際應(yīng)用中該模型估算的土壤侵蝕可以作為參考和借鑒，但并不能完全代替實(shí)測(cè)值，可以作為一種技術(shù)手段應(yīng)用于水土流失治理的工作當(dāng)中，為水土保持工作提供比較科學(xué)的參考依據(jù)。

4 結(jié)論

（1）2001年榆林地區(qū)平均土壤侵蝕模數(shù)為4 411 t／（km2·a），年侵蝕總量為1.93×108t；2010年的平均土壤侵蝕模數(shù)為6 237t／（km2·a），年侵蝕總量為2.72×108t。與2001年相比，2010年的平均土壤侵蝕模數(shù)明顯增加，侵蝕總量也增加了7.9×107t。從土壤侵蝕強(qiáng)度上來(lái)看，2001年榆林市的土壤侵蝕類型主要以中度及中度侵蝕以下為主，其中微度侵蝕比例最高，劇烈侵蝕比例最低。而到2010年，榆林市土壤侵蝕類型發(fā)生了明顯的變化，中度及中度侵蝕以下的比例下降，而極強(qiáng)度和劇烈的侵蝕比例快速上升，中度侵蝕的比例降低，低強(qiáng)度和高強(qiáng)度侵蝕的比例有所上升，侵蝕強(qiáng)度分別向低強(qiáng)度和高強(qiáng)度發(fā)展，侵蝕類型呈現(xiàn)出兩極分化的格局。

（2）2001—2010年榆林市各區(qū)縣的土壤侵蝕變化狀況有著明顯的空間差異，榆林市的府谷、神木、榆陽(yáng)、橫山、靖邊、佳縣和子洲7個(gè)區(qū)縣的土壤侵蝕狀況不斷惡化，這些區(qū)縣中度及中度以下的土壤侵蝕面積比例有所下降，強(qiáng)度及強(qiáng)度以上的土壤侵蝕面積呈現(xiàn)相反的增加趨勢(shì)，特別是極強(qiáng)度和劇烈侵蝕面積上升幅度特別大，這些區(qū)縣的土壤侵蝕類型發(fā)生了由中強(qiáng)度向高強(qiáng)度侵蝕的轉(zhuǎn)化，土壤侵蝕狀況向差的方向發(fā)展。定邊、米脂、吳堡、綏德和清澗5縣的土壤侵蝕狀況則得到了明顯的改善，其中微度和輕度侵蝕面積增加，極強(qiáng)度和劇烈侵蝕比例下降，這些區(qū)縣的土壤侵蝕類型有高強(qiáng)度向低強(qiáng)度侵蝕轉(zhuǎn)變，土壤侵蝕狀況不斷好轉(zhuǎn)。特別是米脂、吳堡、綏德和清澗4縣微度侵蝕面積上升比例超過(guò)40%，說(shuō)明這些地區(qū)的生態(tài)環(huán)境較2001年有了根本性的轉(zhuǎn)變，水土流失治理取得巨大的成就。

（3）人類的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與土壤侵蝕存在著密切的關(guān)系。人類開(kāi)發(fā)利用資源的方式和方法直接影響著土壤侵蝕的發(fā)生與否。自2001年以來(lái)，榆林市人口不斷增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，工業(yè)化和城鎮(zhèn)化建設(shè)的步伐加快，城市建設(shè)用地比例大幅增加；同時(shí)，榆林市作為能源開(kāi)發(fā)基地，大量的資源能源被開(kāi)發(fā)，而這些城鎮(zhèn)建設(shè)區(qū)和能源開(kāi)發(fā)區(qū)在建設(shè)的同時(shí)沒(méi)有采取合理的土壤侵蝕防護(hù)措施，也會(huì)導(dǎo)致建設(shè)區(qū)本身即周邊區(qū)域的土地資源遭到嚴(yán)重的破壞，從而使土壤侵蝕狀況不斷惡化；特別是能源開(kāi)發(fā)開(kāi)采區(qū)，2001—2010年，土壤侵蝕強(qiáng)度由低強(qiáng)度向高強(qiáng)度轉(zhuǎn)變。而榆林市的南部4縣和定邊縣，由于近年的退耕還林還草工程，使該地區(qū)的植被覆蓋度極大的提高，生態(tài)環(huán)境得到明顯的好轉(zhuǎn)，使土壤侵蝕由之前的高強(qiáng)度慢慢的向中強(qiáng)度和低強(qiáng)度轉(zhuǎn)變。總體而言，自然環(huán)境因素對(duì)土壤侵蝕的干擾存在著低頻、緩慢和潛在性，而人類活動(dòng)對(duì)土壤侵蝕的干擾則是高頻的、持續(xù)的、顯著的。人類活動(dòng)的影響在導(dǎo)致土壤侵蝕上起著主導(dǎo)作用，對(duì)水土流失和生態(tài)系統(tǒng)的退化起著加速的作用。因此，在有限的資源、不斷增長(zhǎng)的人口壓力和快速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，合理的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和城市發(fā)展方案，有序的資源開(kāi)發(fā)方案，繼續(xù)深入退耕還林還草工程的開(kāi)展對(duì)保護(hù)生態(tài)環(huán)境，治理水土流失至關(guān)重要。

［1］ Stolte J，Ritsema C J，Bouma J.Developing interactive land use scenarios on the Loess Plateau in China，presenting risk analyses and economic impacts［J］.Agriculture，Ecosystems ＆ Environment，2005，105（1／2）：387-399.

［2］ 史培軍，劉寶元，張科利，等.土壤侵蝕過(guò)程與模型研究［J］.資源科學(xué)，1999，21（5）：9-18.

［3］ 李晶，任志遠(yuǎn).基于GIS的陜北黃土高原土地生態(tài)系統(tǒng)水土保持價(jià)值評(píng)價(jià)［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，40（12）：2796-2803.

［4］ 冷疏影，馮仁國(guó)，李銳，等.土壤侵蝕與水土保持科學(xué)重點(diǎn)研究領(lǐng)域與問(wèn)題［J］.水土保持學(xué)報(bào)，2004，18（1）：1-6.

［5］ 傅伯杰，陳利頂，邱揚(yáng)，等.黃土丘陵溝壑區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)與生態(tài)過(guò)程［M］.北京：科學(xué)出版社，1998：185-232.

［6］ Meyer L D.Evolution of the universal soil loss equation［J］.J.Soil and Water Cons.，1984，32（2）：99-104.

［7］ 謝云，林燕，張巖.通用土壤流失方程的發(fā)展與應(yīng)用［J］.地理科學(xué)進(jìn)展，2003，22（3）：279-287.

［8］ Shi Xuezheng，Dong Shengyu，Warner E D，et al.Cross reference system for translating between genetic soil classification of China and soil taxonomy［J］.Soil Science Society of America，2006，70（1）：78-83.

［9］ 潘美慧，伍永秋，任斐鵬，等.基于USLE的東江流域土壤侵蝕量估算［J］.自然資源學(xué)報(bào)2010，25（12）：2154-2164.

［10］ Wischmeier W H.A soil erodibility nomograph for farmland and construction sites［J］.Journal of Soil and Water Conservation，1971，26（5）：189-193.

［11］ Williams J R，Arnold J G.A system of erosion—sediment yield models［J］.Journal of Soil and Water Conservation，1997，11（1）：43-55.

［12］ Wischmeier W H，Smith D D.Predicting Rainfall Erosion Losses：A Guide to Conservation Planning［M］.Washington D C：US Department of Agriculture，1978.

［13］ Meeool D K，F(xiàn)oster G R.Revised slope length factor for the universal soil equation［J］.Transactions of American Society of Agricultural Engineers，1989，32（5）：1571-1576.

［14］ 江忠善，李秀英.黃土高原土壤流失預(yù)報(bào)方程中降雨侵蝕力和地形因子的研究［J］.西北水土保持研究所集刊，1988（7）：40-45.

［15］ 張巖，袁建平，劉寶元.土壤侵蝕預(yù)報(bào)模型中的植被覆蓋與管理因子研究進(jìn)展［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2002，13（8）：1033-1036.

［16］ 蔡崇法，丁樹(shù)文，史志華，等.應(yīng)用USLE模型與地理信息系統(tǒng)IDRISI預(yù)測(cè)小流域土壤侵蝕量的研究［J］.水土保持學(xué)報(bào)，2000，14（2）：19-24.

［17］ 李若東，劉德俊，馮玲正，等.基于GIS下的西寧市土壤侵蝕預(yù)測(cè)［J］.水土保持研究，2008，15（2）：1-3.

［18］ 李新宇，唐海萍，張新時(shí)，等.基于多因子層次覆蓋模型的潛在土壤侵蝕等級(jí)評(píng)價(jià)［J］.水土保持研究，2007，14（4）：154-167.

［19］ 李京，李曉兵，宮阿都.基于遙感方法的小流域土壤侵蝕研究［J］.自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2008，17（6）：77-81.

［20］ 任志遠(yuǎn)，劉焱序.西北地區(qū)植被保持土壤效應(yīng)評(píng)估［J］.資源科學(xué)，2013，35（3）：610-617.

［21］ 周自翔，任志遠(yuǎn)，李晶.秦巴山區(qū)植被土壤保持生態(tài)價(jià)值研究［J］.干旱區(qū)研究，2006，23（1）：144-148.